基于改进U-Net网络的多源遥感土地覆被分类方法

本发明公开了一种基于改进U‑Net网络的多源遥感土地覆被分类方法，包括S1、将多种遥感数据源的光谱信息进行融合，得到多光谱融合的多源遥感影像；S2、对S1获取的多源遥感影像进行预处理，将采集区域的遥感影像数据作为训练矢量，在ArcGIS中进行处理，获得样本影像和样本标签；S3、对S2中获取的样本影像训练集进行裁剪；S4、基于U‑Net网络模型进行改进，添加卷积层、Dropout层以及引入注意力机制，利用改进的U‑Net网络和U‑Net网络对多源遥感影像进行语义分割并实现类别判定；S5、对遥感影像采集区域的多源遥感影像进行土地覆被分类。本发明针对遥感影像背景复杂，干扰较多，难以提取有用的信息特征，提出一种改进U‑Net网络模型实现多源遥感影像土地覆被分类的方法。